DarwinML自动人工智能自动设计平台的最主要的目标就是让人工智能技术普适于各个行业,降低传统行业的进入门槛,让人工智能技术可以为更多的社区开发者,研究人员以及业务人员能够方便的使用。成为推动公平与效率的发动机。

  DarwinML采用了遗传学算法,模型解释性统计法和强化学习技术,不仅可以在已有的网络上根据用户的实际数据自动优化网络结构和超参,还能够完全重新设计神经网络,以达到准确性,网络复杂性和计算力消耗在不同数据分布特性上的平衡。

  同时, DarwinML在模型设计的过程中,通过特有的技术会积累下针对不同数据特性和分布特性的模型设计“经验”,我们称之为神经网络基因库。而这种“经验”又会回馈到其他模型设计的过程中去以达到越来越快的设计水平。

  DarwinML可以为计算机视觉,自然语言处理,对话流程和机器学习等不同的应用领域提供模型设计能力

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